データのコンテクスト化：Frontline Operations と従来のMESの比較

ノーコードIIoTの台頭とデジタルトランスフォーメーションの進展に伴い、データの収集・蓄積やリアルタイムの可視化を通じて、具体的な改善につなげられる可能性が期待されています。しかし、MESシステムでも同じことはできないのでしょうか？

データにコンテキストを加えることで、その価値はどのように高まるのでしょうか。また、なぜMESシステムは情報の可能性を制限してしまうのでしょうか。 Frontline Operationsノーコード、IIoT ネイティブ分析機能を備えたプラットフォームは、IT主導型のMESシステムでは実現できなかった方法で、データに命を吹き込み、柔軟性を提供します。

製造実行システム（MES）は、実績のあるシステムであると考える人もいます。MESは過去数十年にわたり、現場のニーズに応えるべく開発されてきたものであり、組織が生産状況を追跡し、データを収集・記録し、業務の仕組みを把握するための主要な手段となってきました。

記録はMESにとって極めて重要です。操業のあらゆる側面から得られた情報を複雑なデータ構造に保存することは、継続的な改善に大いに役立ち、規制産業においては不可欠です。MESシステムは、こうした点を念頭に置いて構築されています。この情報は、後日、材料のトレーサビリティや製造履歴の追跡のために活用することができます。

MESに保存されたデータに関する問題のいくつかは、現在のMESシステムのあり方そのものに起因しています。MESはモノリシックな構造をしており、導入には多大なサポートと専門知識が必要です。ITサポートは不可欠であり、定期的な更新にもベンダーによる同様の専門的な技術支援が必要となるため、投資対効果の実現までに時間がかかり、総所有コストも高くなってしまいます。これにより、次のような問題が生じます：

• サイロ化されたデータ
• 収集方法「実測図」
• データ分析の遅延
• 文脈のないデータ

導入方法によっては、MESシステムが「データのサイロ化」をさらに助長する可能性があります。インフラが旧式化していると、システム間の連携が十分に行われず、データが部門や機能ごとに分散して保存されてしまうことがあります。現場全体の状況を把握するために情報を収集するには、チームが複数のシステム、コンピュータ、データベース、記録から情報を集めなければならない場合があります。 IT部門のサポートなしではアクセスできないデータベースは、データを事実上の「コールドストレージ」状態に置き、必要な時に即座にアクセスすることを困難にします。

MESシステムの柔軟性の低さが、データ収集の手段を制限することがよくあります。 MESの設定通りにデータをシステムに正確に入力する必要があります。もし自社のプロセスがMESの設定と異なる場合、ベンダーにソフトウェアの変更や調整を依頼すると、多大なコストがかかる可能性があります。ボタンの色を変えるだけでも、ITサポートに数ヶ月を要し、膨大なリソースが必要となる場合があります。そのため、俊敏性を維持し、継続的な改善を行うことは困難です。本質的に、MESはプロセスを固定化し、情報の統一性を要求するものです。

データ分析の段階になると、MESの欠点が浮き彫りになります。システムに一部の分析機能が組み込まれている場合もありますが、それ以上の分析を行うにはデータをエクスポートする必要があります。Microsoft で何万件ものレコードを処理・編集してグラフやチャートを作成するのは手間がかかる作業であり、有意義な知見を得るためにはデータサイエンティストの力を借りる必要があるかもしれません。

さらに、リアルタイムの分析機能がない場合、データをエクスポートしてダッシュボードを作成する手間をかけた頃には、そのデータはすでに業務の現状と乖離してしまっています。ダッシュボードを最新の状態に保つだけでは、チームにとって何の価値も生まれません。プロセスに変更が生じるたびに、この時代遅れのプロセスによる新たなデータ収集を行うことで、実際に問題を解決し、変更を実装するまでに要する時間がさらに長引くことになります。

データには文脈が重要です。機械のダウンタイムを追跡することは、業務改善に向けた第一歩として有効ですが、真の価値は、ダウンタイムの原因や、それに影響を与えている要因を特定できることにあります。MESシステムは、そうしたデータを収集する手段をそもそも備えていないため、常にそのデータを提供できるとは限りません。 レガシーシステムは、機械の状態変化などの記録を取り込んで保存するように設計されていますが、通常、メモや画像を通じてオペレーターの経験や入力を保存する手段を備えていません。改善を図るには、文脈化が不可欠です。組織は、情報を具体的かつ実行可能な項目に変換するためにデータを必要としています。

オリバー・ネロン氏は 、ライフサイエンス業界において25年にわたりこうした課題を観察してきた。「（MESにおいて）データを抽出したり文脈に沿って解釈したりできなければ、テラバイト規模のデータであっても無用の長物になりかねません。21 CFR Part11は、かつてデータが厳重に管理されるクローズドなシステムを生み出したかもしれませんが、現在提供されている新しいオープンシステムは、分析やAIを活用することでデータの価値を飛躍的に高めることができます。」

システムは、柔軟性を保ちつつ、組織が必要とするコンテキストを提供しながら、こうした課題をどのように克服できるのでしょうか？その答えは、IIoTをサポートするNo-Code Applications 統合することにあります。

Tulip 、モノリシックなMESシステムにおけるデータ処理に伴う課題のいくつかを解決するために設計されています。業務全体にわたるデータにコンテキストを追加し、クラウド上でリアルタイムの分析にアクセスできるため、データを最大限に活用することが容易になります。

Frontline Operations クラウドベースであることは、データの保存、アクセス、および操作において非常に大きな利点となります。Tulip 、次のようなアプリ外のデータソースからデータを簡単に取得Tulip ：

• SAPやNetsuiteなどのERPシステム、SQLデータベース、およびHTTP API
• ネットワーク接続されたマシンとレガシーマシン
• IIoT およびセンサー
• コンピュータビジョンによる検出
• 人によるデータ入力

アプリに新しいデータソースを追加するのは簡単で、Tulip のコネクタを使えば、わずか数分で利用を開始できます。また、大規模なカスタムコードを記述することなく、マシンを迅速に接続・更新することも可能です。

分析データやダッシュボードを表示・作成できるため、業務のリアルタイムな状況を把握し、改善状況を詳細に追跡することが容易になります。

アプリやテーブルに分散しているデータを共有構造に一元化することで、上流や下流の重要な情報を参照し、パターンや傾向を素早く把握できるようになります。ノーコードの利点は、組み込みの分析機能によって発揮され、複雑で追加のビジネスインテリジェンスソフトウェアを導入する必要がなくなります。

現場のオペレーターは日々機械と密接に関わっており、貴重な現場の知見を数多く得ています。IIoT ノーコードアプリIIoT 統合することで、オペレーターの行動から情報を記録し、現場の状況をより深く把握できるようになります。スマートツールやセンサーを活用すれば、機械の停止時間や業務の非効率性について、その背景にある状況を把握することが可能になります。

業務の中心は「人」です。MES（製造実行システム）はシステムや機械向けに設計されていますが、ノーコードプラットフォームを活用したソリューションは、人向けに設計することも可能です。Tulip 、オペレーターが従うべき視覚的な作業手順書を作成Tulip ほか、ダウンタイムの原因や機械の状態など、プロンプトを通じて標準化されたデータ収集機能も組み込むTulip 。この「人」から得られるデータを活用し、機械を通じて収集されたデータを補完しましょう。

インラインでの品質データ収集を効率化し、オペレーターの既存のワークフローに品質チェックの時間を確保します。ガイド付きワークフローアプリを使用すれば、オペレーターはメモや画像を簡単に追加でき、エンジニアがボトルネックの根本原因を迅速に特定するのに役立ちます。

コンテキストを活用することで、エンジニアはパターンや傾向、相関関係を把握しやすくなります。機械に焦点を当てた指標を追跡するのではなく、プロセス全体を容易に監視できるようになり、真に連携した施設を実現できます。

MESシステムは業務の成功に極めて重要な役割を果たしますが、Frontline Operations データの文脈化を通じて、さらなる価値を提供します。データの真の可能性を引き出すことで、プロセスの革新が加速し、MESでは実現不可能な規模で、製造現場のあらゆる部分において相乗効果をもたらすユースケースを展開することが可能になります。